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　　最近，中国科学院国家天文台、中国科学院青藏高原研究所、中国科学院南海海洋研究所等多个科研项目相继接入阿里通义千问开源模型QwQ-32B。

　　过去五十年气候变暖速度为全球平均值的两倍，导致冰川和湖泊、河流的水量比例发生变化，并因大气环流变动重新分布水体。

　　这一变化会加剧水资源供给、能源供需以及粮食生产之间的不确定性。三者之间相互依存、相互影响的关系被称为“水-能-粮耦合”。

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　　现在，大模型能描绘和预测这一复杂关系的变化，从而辅助水电站等产业用户作出决策。

　　洛书集成了科学模型“思源”（Hydro Trace），和通义千问推理模型QwQ-32B以及多模态模型Qwen2.5-VL，可以对特定区域在不同时间尺度的来水量和来源进行精准分析和预测。

　　“洛书的最终目的是产业应用，QwQ-32B的推理过程透明可见的，实现了全链条可解释。”

　　中科院青藏所助理研究员夏萃慧介绍，洛书可以在几十秒内，量化回答任意某年、某月甚至某日，对其来水量影响最大的气候环境变量是什么，影响作用的地点在哪里，并据此分析气候变化带来的潜在影响。

　　抬头望向星空，中国科学院国家天文台的科研人员，也在用AI更好地观测宇宙。

　　天文观测助手——“星语4.0”的底层模型已从Qwen2.0升级至QwQ-32B。

　　星语项目组核心技术成员李瑀旸表示，接入QwQ-32B后的星语，在望远镜观测系统中可实现对观测目标的自动排序、望远镜调度和生成数据报告，将观测中的人工干预减少了90%。

　　“我们正在尝试将这种智能模式推广到多望远镜的协同观测上。”李瑀旸介绍，每个望远镜通过智能体进行组网，组网后的望远镜可基于多智能体博弈进行观测规划，这不仅降低了望远镜组网的难度，还增强了系统应对复杂场景的能力。

　　同时，国家天文台基于QwQ-32B升级了星语的科教应用，为20万所中小学和广大天文爱好者提供丰富的天文科教内容。

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　　目前，洛书已在青藏高原及部分能源企业开展测试工作。基于“星语4.0”打造的望远镜观测系统，已成功接入由10台望远镜组成的近邻星系巡天项目（NGSS），已成功探测到SN2024xin、AT2025pk等瞬变源。

　　阿里巴巴希望用完善的AI基础设施，全尺寸、多模态的开源模型族群，帮助科学工作者不断拓展研究边界。